話題の Serenity 投稿への公開リプライを分析する方法

Quick Answer

新しい Serenity reply analysis では、legacy の count-based endpoint ではなく TwexAPI POST /twitter/tweets/{tweet_id}/replies/page を使います。Serenity 投稿 ID を path に入れ、body で sort_by（Recency、Relevance、Likes）を指定し、has_next_page が true の間 next_cursor を渡します。first page には root_tweet、各 page の replies は data に入ります。

FAQ

legacy replies endpoint ではなく replies/page を使う理由は？

legacy の GET /twitter/tweets/{tweet_id}/replies/{count} は small check には使えますが、OpenAPI では legacy とされています。large reply thread では timeout を避けるため paginated endpoint が推奨です。

Serenity replies では sort_by をどう選ぶべきですか？

new reactions の monitoring には Recency、review set には Relevance、他ユーザーに増幅された replies を見るには Likes を使います。export ごとに sort_by を保存します。

reply analysis export では何を保存すべきですか？

root_tweet、data の各 reply、export timestamp、sort_by、cursor trail または final page count を保存します。reply の tweet_id を unique key、root tweet ID を foreign key にします。

マーケット関連の投稿が広がると、重要な情報は元投稿だけに残るわけではありません。リプライには、出典を求める質問、主張への反論、資料や発表の追加、関連企業や cashtag への話題の広がりが出てきます。

Serenity の公開投稿を調べるなら、会話が動いているうちにリプライを保存しておくと便利です。新しい実装では、TwexAPI 推奨の POST /twitter/tweets/{tweet_id}/replies/page を使います。カーソルページングなら大きなスレッドでのタイムアウトを避けやすく、next_cursor で続きのページを取得できます。

この手順の目的は、Serenity の見解が正しいかどうかを判断することではありません。リプライ欄を、繰り返し質問、確認すべき異論、証拠付きの補足、高く拡散した返信に整理することです。

まず tweet_id を決める

Answer: まず tweet_id を決めるとは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順です。通常の読み取りは 10 Credits（約 $0.10/1K）、対象プランは 20+ QPS です。2026-08-20 時点の公式 Post/User read は $5/$10 per 1K で、rate limit は endpoint ごとに異なります。

分析対象となる Serenity の公開投稿を 1 つ選びます。リプライ分析はアカウントのタイムライン全体から直接始めるのではなく、各スレッドのルート投稿から始めます。

投稿 URL がある場合は、URL 内の数字の tweet_id を使います。まだ対象投稿を決めていない場合は、先に Serenity のツイートとリプライを取得 し、返信数が多い投稿、調査主張が明確な投稿、重要な cashtag を含む投稿を選びます。

選ぶときは、次のようなシグナルを見ます。

API エンドポイント

Answer: API エンドポイントは本ガイドの TwexAPI エンドポイントを Bearer で呼び出して実装します。バッチ/ページングで約 10 Credits/回・20+ QPS です。

新しい実装では、ページネーション対応のリプライ取得 API を使います。パスに tweet_id を入れ、body に並び替えと任意の next_cursor を渡します。

POST https://api.twexapi.io/twitter/tweets/{tweet_id}/replies/page

Authorization: Bearer <your_token>
Content-Type: application/json

最初のリクエストでは next_cursor を省略します。最初のページには root_tweet が含まれる場合があり、各ページのリプライは data 配列に入ります。has_next_page が true の間は、返された next_cursor を次のリクエストへ渡します。

curl --request POST \
  --url 'https://api.twexapi.io/twitter/tweets/<tweet_id>/replies/page' \
  --header 'Authorization: Bearer <your_token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{"sort_by":"Recency"}'

並び替えを選ぶ

Answer: 並び替えを選ぶとは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順です。通常の読み取りは 10 Credits（約 $0.10/1K）、対象プランは 20+ QPS です。2026-08-20 時点の公式 Post/User read は $5/$10 per 1K で、rate limit は endpoint ごとに異なります。

エクスポート前に、どの切り口のリプライを見るかを決めます。並び替えが変わるとサンプルも変わるため、同じ比較の中で混ぜない方が安全です。

各分析では、tweet_id、sort_by、取得時刻、ページ数を保存してください。これがないと、同じスレッドの 2 回のエクスポートが違って見える理由を後で説明できません。

Python の例

Answer: Python の例とは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順です。通常の読み取りは 10 Credits（約 $0.10/1K）、対象プランは 20+ QPS です。2026-08-20 時点の公式 Post/User read は $5/$10 per 1K で、rate limit は endpoint ごとに異なります。

次の Python 例では、ルート投稿とリプライの生データを先に保存し、その後ローカルで分類、センチメント、テーマ整理を行います。生データを残しておくと、分類ルールを変えた場合でも分析を再現できます。

1import json
2import os
3from pathlib import Path
4
5import requests
6
7TOKEN = os.environ["TWEXAPI_BEARER_TOKEN"]
8TWEET_ID = "<serenity_tweet_id>"
9SORT_BY = "Relevance"
10URL = f"https://api.twexapi.io/twitter/tweets/{TWEET_ID}/replies/page"
11HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {TOKEN}"}
12ROOT_FILE = Path(f"{TWEET_ID}-root.json")
13REPLIES_FILE = Path(f"{TWEET_ID}-replies.jsonl")
14
15cursor = None
16page_count = 0
17reply_count = 0
18
19while True:
20    body = {"sort_by": SORT_BY}
21    if cursor:
22        body["next_cursor"] = cursor
23
24    response = requests.post(URL, headers=HEADERS, json=body, timeout=30)
25    response.raise_for_status()
26    payload = response.json()
27
28    root_tweet = payload.get("root_tweet")
29    if root_tweet and not ROOT_FILE.exists():
30        ROOT_FILE.write_text(
31            json.dumps(root_tweet, ensure_ascii=False, indent=2),
32            encoding="utf-8",
33        )
34
35    replies = payload.get("data") or []
36    with REPLIES_FILE.open("a", encoding="utf-8") as output:
37        for reply in replies:
38            output.write(json.dumps(reply, ensure_ascii=False) + "\n")
39
40    page_count += 1
41    reply_count += len(replies)
42
43    cursor = payload.get("next_cursor")
44    if not payload.get("has_next_page") or not cursor:
45        break
46
47print(f"{page_count} ページ、{reply_count} 件のリプライを保存しました")

データベースに保存する場合は、リプライ自身の tweet_id で重複排除し、ルート投稿の tweet_id を外部キーとして残します。これにより、別の並び替えで再エクスポートしても互いに上書きされません。

測定する内容

Answer: 測定する内容とは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順です。通常の読み取りは 10 Credits（約 $0.10/1K）、対象プランは 20+ QPS です。2026-08-20 時点の公式 Post/User read は $5/$10 per 1K で、rate limit は endpoint ごとに異なります。

リプライ欄は、単なるポジティブ/ネガティブではなく、再確認できる問いに分けます。マーケット調査の投稿では、感情そのものよりも、異論や確認質問の方が価値を持つことがあります。

リプライ量が多い場合は、まず Likes で高可視性の返信を見つけ、その後 Recency で新しい反応を追います。この 2 種類の結果は別々に保存し、「最新の議論」と「最も見られた議論」を混ぜないようにします。

関連リソース

Answer: 関連リソースとは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順です。通常の読み取りは 10 Credits（約 $0.10/1K）、対象プランは 20+ QPS です。2026-08-20 時点の公式 Post/User read は $5/$10 per 1K で、rate limit は endpoint ごとに異なります。

• Replies by Tweet ID API リファレンス
• Serenity ツイートをページごとにエクスポート
• Serenity のツイートとリプライを取得
• Serenity 関連 Cashtag を追跡

免責事項

Answer: 免責事項とは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順です。通常の読み取りは 10 Credits（約 $0.10/1K）、対象プランは 20+ QPS です。2026-08-20 時点の公式 Post/User read は $5/$10 per 1K で、rate limit は endpoint ごとに異なります。

この手順は、公開リプライの保存と整理だけを扱います。リプライ分析は公開議論を要約できますが、金融上の主張を検証するものではなく、投資助言でもありません。